呂小康 付英濤

摘?要?隨機(jī)化檢驗(yàn)是基于實(shí)驗(yàn)中對(duì)實(shí)驗(yàn)處理的隨機(jī)化分配，通過計(jì)算所有可能分配方法的結(jié)果得出某一統(tǒng)計(jì)量的隨機(jī)化分布，并據(jù)此進(jìn)行實(shí)驗(yàn)效應(yīng)是否存在的統(tǒng)計(jì)推斷。相較基于從某一總體中進(jìn)行重復(fù)隨機(jī)抽樣而得到抽樣分布推論模式，隨機(jī)化檢驗(yàn)不需要正態(tài)總體假定，尤其適合樣本數(shù)據(jù)存在明顯離群值或小樣本情形，更適合作為隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)的推論框架。借助免費(fèi)開源的R軟件及相關(guān)軟件包已能快速實(shí)現(xiàn)雙處理組和多處理組均值差比較及其他統(tǒng)計(jì)量比較的隨機(jī)化檢驗(yàn)，但在心理統(tǒng)計(jì)教育與應(yīng)用中還需進(jìn)一步推廣。

關(guān)鍵詞?隨機(jī)化分布; 隨機(jī)化檢驗(yàn); 顯著性檢驗(yàn); 置換檢驗(yàn); 心理統(tǒng)計(jì)

分類號(hào)?B841.2

DOI： 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2019.05.001

1?統(tǒng)計(jì)推論中的總體模型與隨機(jī)化模型

目前心理統(tǒng)計(jì)教材中介紹的統(tǒng)計(jì)推論方法大多基于抽樣分布（sampling distribution）的框架，即將樣本數(shù)據(jù)視為從特定總體中隨機(jī)抽樣得到的一次觀測結(jié)果，并考慮對(duì)該總體進(jìn)行同樣本容量的重復(fù)抽樣，以得到所關(guān)注的樣本統(tǒng)計(jì)量的假想分布，進(jìn)而計(jì)算相關(guān)p值來判斷實(shí)驗(yàn)效應(yīng)是否存在。心理統(tǒng)計(jì)的相關(guān)教材、包括其他領(lǐng)域的諸多入門統(tǒng)計(jì)教材一般都只是將隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)默認(rèn)為隨機(jī)樣本處理，對(duì)數(shù)據(jù)的正態(tài)性進(jìn)行檢驗(yàn)后，直接應(yīng)用抽樣分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推論。但從嚴(yán)格意義上說，這些隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)并不是在總體中抽樣得到的隨機(jī)樣本，并未直接滿足應(yīng)用抽樣分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推論的條件。同時(shí)，隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)的目的通常也不是像基于隨機(jī)抽樣的研究那樣要求將樣本結(jié)論推論至總體、即追求外在效度，而是驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)的處理效應(yīng)是否真實(shí)存在、即追求內(nèi)在效度。

事實(shí)上，統(tǒng)計(jì)學(xué)中進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推論有兩種模型（Ludbrook， 2005）：總體模型（population model）和隨機(jī)化模型（randomization model）。將隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)視為隨機(jī)樣本屬于總體模型的思想，此模型假定實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是相應(yīng)總體的隨機(jī)樣本，統(tǒng)計(jì)推論用到的抽樣分布常為正態(tài)分布或由正態(tài)分布推導(dǎo)出的其他理論分布，對(duì)正態(tài)性假定的依賴性較強(qiáng)。而隨機(jī)化模型不需要總體和樣本的假定，其思想基于實(shí)驗(yàn)中的隨機(jī)化操作，其統(tǒng)計(jì)推論無需依賴正態(tài)性前提、而是一種精確分布——隨機(jī)化分布（randomization distribution），基于此種分布進(jìn)行的顯著性檢驗(yàn)可稱為隨機(jī)化檢驗(yàn)（randomization test）。

基于隨機(jī)化分布進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的思想，從其起源上講并不晚于基于抽樣分布的顯著性檢驗(yàn)，但囿于計(jì)算便利性上的欠缺而一直沒有得到足夠重視。隨著計(jì)算機(jī)軟件的發(fā)展，隨機(jī)化分布的計(jì)算或模擬已不是問題，因此其思想又重新得到重視與實(shí)踐。隨機(jī)化檢驗(yàn)早期常用來檢驗(yàn)t檢驗(yàn)或F檢驗(yàn)的正確性，F(xiàn)isher（1936）曾指出與隨機(jī)化方法不一致的結(jié)論（t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)）是不合理的，因?yàn)槠渌椒ㄍǔＩ婕袄碚撋系慕疲鴶?shù)據(jù)的真實(shí)形態(tài)可能并不能夠滿足使用這些近似公式所需要的前提條件。而在當(dāng)代，隨機(jī)化檢驗(yàn)甚至被一些統(tǒng)計(jì)學(xué)家認(rèn)為是“隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)情形下的金標(biāo)準(zhǔn)”（Edgington & Onghega， 2007），基于隨機(jī)化分布的檢驗(yàn)?zāi)Ｊ郊跋嚓P(guān)探討日漸增多（Basu， 2011; Dugard， 2014; Lu， Ding， & Dasgupta， 2015; Mielke， Berry， & Johnston， 2011），相關(guān)教材也不斷面世（Berry， Johnston， & Mielke， 2014; Berry， Mielke， & Johnston， 2016; Dugard， File， & Todman， 2011）。但此種推論方式目前在國內(nèi)外心理統(tǒng)計(jì)教材中仍介紹不多、在實(shí)踐研究中的應(yīng)用也較少，因此有必要加以說明與推廣。本文將介紹隨機(jī)化分布的理論假定及其實(shí)現(xiàn)方法，用免費(fèi)開源軟件R模擬隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及其隨機(jī)化分布，對(duì)比隨機(jī)化分布和抽樣分布的異同，并提出相應(yīng)的教學(xué)與應(yīng)用建議。鑒于國內(nèi)心理學(xué)界的教學(xué)與研究目前多數(shù)仍使用商業(yè)化的SPSS或SAS等軟件，對(duì)R軟件的認(rèn)識(shí)與應(yīng)用尚未普及，正文中有少數(shù)R語言命令的示范，所有圖片也使用R軟件繪制，以增進(jìn)國內(nèi)對(duì)該軟件的了解。

2?隨機(jī)化檢驗(yàn)的基本思想

隨機(jī)化檢驗(yàn)的思想其實(shí)在20世紀(jì)初期就已經(jīng)出現(xiàn)。較早的一個(gè)例子可見于統(tǒng)計(jì)學(xué)家Fisher（1935）的“女士品茶”名例。其情境大致如下。一名女士聲稱自己可以辨別奶茶里面先放的奶還是先放的茶，F(xiàn)isher想通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證這一點(diǎn)。故選取8杯奶茶，隨機(jī)選取其中4杯先放奶，另外4杯先放茶，其他條件保持一致。以隨機(jī)順序讓女士品嘗后辨別出哪4杯先放了奶，哪4杯先放了茶。結(jié)果如表1。

該女士正確辨別出了先加奶的4杯中的3杯，能否據(jù)此說明該女士具有辨別能力？Fisher的推論模式如下：假設(shè)該女士沒有辨別能力，那么其判斷是完全隨機(jī)的，此時(shí)的辨別結(jié)果共有84=70種。其中（從判斷先加奶的4杯來說），0對(duì)4錯(cuò)有1種;1對(duì)3錯(cuò)有16種;2對(duì)2錯(cuò)有36種;3對(duì)1錯(cuò)有16種;4對(duì)0錯(cuò)有1種。則得出此結(jié)果的概率為p=17/70=0.24。從雙側(cè)檢驗(yàn)的角度看，此結(jié)果的p=34/70=0.486。故以0.05的顯著性水平看，不能由此認(rèn)為該女士具有辨別能力;在這個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中，此顯著性水平下只有該女士全部辨別正確，才可以認(rèn)為她具有辨別能力。

此例中隨機(jī)化檢驗(yàn)的思想已有所體現(xiàn)，即在原假設(shè)成立的條件下，根據(jù)所有可能的實(shí)驗(yàn)結(jié)果判斷出現(xiàn)實(shí)際結(jié)果的可能性。但嚴(yán)格來說，F(xiàn)isher的這種檢驗(yàn)思想應(yīng)稱為置換檢驗(yàn)（permutation test，其中permutation即排列的意思）而不是隨機(jī)化檢驗(yàn)，因?yàn)檫@一實(shí)驗(yàn)中并未涉及隨機(jī)化分組。隨機(jī)化檢驗(yàn)實(shí)際上利用了置換檢驗(yàn)的計(jì)算方式進(jìn)行p值計(jì)算，但置換檢驗(yàn)本身不一定僅適用于隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)的情形，也可適用于隨機(jī)抽樣的情形，是含義更為寬泛的一種檢驗(yàn)。換言之，隨機(jī)化檢驗(yàn)可視為置換檢驗(yàn)的一個(gè)子集（Edgington & Patrick， 2007）。不過，由于兩者的區(qū)分主要在應(yīng)用情境的區(qū)別而非計(jì)算方法的區(qū)分，在實(shí)際使用中兩種方法也常被視為是同一種方法。

此外，F(xiàn)isher（1935）在另一個(gè)配對(duì)比較問題中應(yīng)用了隨機(jī)化檢驗(yàn)的思想。問題是比較有15個(gè)觀測值的配對(duì)樣本，兩個(gè)樣本的差異值是314。在此配對(duì)設(shè)計(jì)中給被試隨機(jī)分配實(shí)驗(yàn)處理共有215種方式，在零假設(shè)條件下，所有可能的結(jié)果中有1726種情況大于等于314，即p=0.05267。而根據(jù)抽樣分布得出的t值算出的p=0.0497，兩者相差較小。

在Fisher（1925）、Geary（1927）、Eden和Yates（1933）、Pitman（1937a， 1937b， 1938）等人置換檢驗(yàn)思想的基礎(chǔ)上，Kempthorne（1955）等人開始著手發(fā)展更具一般性的隨機(jī)化分布及檢驗(yàn)的理論框架。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中比較重要的一步是給被試分配實(shí)驗(yàn)處理，隨機(jī)化要求這一過程在實(shí)驗(yàn)的約束條件下（比如區(qū)組內(nèi)）是完全隨機(jī)的，即在有限的所有可能的分配方式中隨機(jī)選取一種，每種方式被選中的概率相等。選定一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，計(jì)算零假設(shè)條件下所有可能的分配方式下該統(tǒng)計(jì)量的值，即得到該統(tǒng)計(jì)量的隨機(jī)化分布。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出的統(tǒng)計(jì)量在隨機(jī)化分布中的相對(duì)位置和設(shè)定的顯著性水平，即可得出相應(yīng)p值并判斷是否拒絕零假設(shè)。

Kempthorne（1955）提出，隨機(jī)化分布的應(yīng)用依賴于被試—處理可加性假定（unit-treatment additivity）。其基本思想如下：每名被試的觀測值可以視為被試本身的基本量和所接受處理效應(yīng)的加和。用i表示參加實(shí)驗(yàn)的被試，i=1，2 …，N;t表示實(shí)驗(yàn)處理，t=1，2，…，T。隨機(jī)分配每名被試接受一種實(shí)驗(yàn)處理，如果被試i接受了實(shí)驗(yàn)處理t，得到的觀測值可以表示為：

在假設(shè)實(shí)驗(yàn)處理效應(yīng)相同的條件下，只需要對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行隨機(jī)化排列即可得到所有可能的結(jié)果，進(jìn)而選擇某個(gè)適合的統(tǒng)計(jì)量并計(jì)算它在每種分配方式下的取值，就可以得到該統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的隨機(jī)化分布。再通過計(jì)算該分布中如此次樣本觀測值這么極端、更為極端值（所謂“極端”即指偏離原假設(shè)的設(shè)定）占整個(gè)分布中所有可能取值的比例，即可得到相應(yīng)p值。這就是利用隨機(jī)化分布進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的基本模式。

隨機(jī)化分布的思想框架較為直觀，并不需要假想存在實(shí)驗(yàn)處理組之外的一個(gè)“（正態(tài)）總體”，這對(duì)于實(shí)際研究者理解統(tǒng)計(jì)推論的思維框架是較為便利的。問題在于其計(jì)算過程比較麻煩。隨著樣本量和處理組數(shù)的增加，實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可能性會(huì)大大增加;對(duì)于復(fù)雜問題的可能結(jié)果排列需要花費(fèi)相當(dāng)長的時(shí)間，往往超過手動(dòng)計(jì)算或公式推導(dǎo)的可能。因此隨機(jī)化檢驗(yàn)在計(jì)算機(jī)軟件興起之前并未得到太多重視。但隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，隨機(jī)化結(jié)果的計(jì)算不再是問題，并且可以通過軟件對(duì)隨機(jī)化分布實(shí)現(xiàn)可視化，理論假定更少、結(jié)果更加精確的隨機(jī)化檢驗(yàn)又逐漸開始受到重視（Ludbrook & Dudley， 1998; Rubin， 1991）。

3?基于隨機(jī)化分布的統(tǒng)計(jì)推論示例：基于R的應(yīng)用

隨機(jī)化檢驗(yàn)通常用于檢驗(yàn)不同實(shí)驗(yàn)組之間的處理效應(yīng)是否真實(shí)存在，故通常不能應(yīng)用于單樣本數(shù)據(jù)的情形。這里僅就最一般意義上的雙處理組和多處理組情形做出示例。

3.1?雙處理組情形：與傳統(tǒng)t檢驗(yàn)的比較

不妨先考慮隨機(jī)分配被試到兩種實(shí)驗(yàn)處理的情況，此時(shí)的隨機(jī)化過程發(fā)生在被試之間，實(shí)驗(yàn)結(jié)果為獨(dú)立的雙樣本數(shù)據(jù)。用R模擬服從特定正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)，樣本量為7。

此時(shí)=20.29，s2x=18.90，=15.57，s2y=21.95。能否根據(jù)上面的數(shù)據(jù)得出結(jié)論：實(shí)驗(yàn)處理X的效果大于處理Y的效果？

這顯然是一個(gè)單側(cè)檢驗(yàn)問題?；趥鹘y(tǒng)抽樣分布的統(tǒng)計(jì)推斷模式如下：將兩種實(shí)驗(yàn)處理下的結(jié)果看作是來自兩個(gè)獨(dú)立同方差的正態(tài)分布總體的簡單隨機(jī)樣本。結(jié)果可算得t=1.95，p=0.037，在0.05顯著性水平下可認(rèn)為實(shí)驗(yàn)處理X的效應(yīng)大于Y。由于這一檢驗(yàn)公式較為常見，故這里不再具體敘述相關(guān)過程。R中的命令如下：

t.test（X， Y， var.equal=TRUE， alternative="greater"） # 執(zhí)行同方差前提下的雙樣本單側(cè)t檢驗(yàn)

基于隨機(jī)化分布的統(tǒng)計(jì)推斷模式如下：實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖且獙?duì)比兩個(gè)處理組的差異，最簡單直接的統(tǒng)計(jì)量是兩個(gè)處理組的均值差X-Y。在總體方差未知的情況下，這一統(tǒng)計(jì)量的精確抽樣分布不易從公式推導(dǎo)得出，目前使用t檢驗(yàn)公式僅是一種近似公式。但是，計(jì)算3432種分配方式下的X-Y則可得到此統(tǒng)計(jì)量的精確隨機(jī)化分布（圖1（a））。此例中，分別隨機(jī)分配14名被試到兩種處理中，分配方法共有147=3432種，這一數(shù)字并不龐大，可以利用R中的combn函數(shù)窮盡所有情況，命令為：

calcu.stat<-function（x）{

Sx<-sum（x）

Sy<-sum（c（X， Y））-Sx

return（mean（x）-Sy/length（Y））

} # 定義計(jì)算均值差的函數(shù)

stat<-combn（c（X， Y）， length（X）， calcu.stat） # 計(jì)算3432種分配方法下的均值差

通過計(jì)算這3432種分配方式后的X-Y值，再求出其值大于等于此次實(shí)驗(yàn)結(jié)果中x-y=20.29-15.57=4.72的概率，此即為隨機(jī)化分布中的p值，可求得p值約為0.042。此結(jié)果與基于抽樣分布得到的結(jié)果（0.037）相差并不大。

如要直接對(duì)上述過程進(jìn)行R語言計(jì)算，需要進(jìn)行程序代碼的編寫，可能超出R語言初學(xué)者的要求。但若能靈活使用已有的R包中的命令，則可簡化上述流程。使用perm包（初次使用時(shí)需在聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下用install.packages（"perm"）自行安裝），使用如下命令即可得出隨機(jī)化檢驗(yàn)的p值：

library（perm） # 調(diào)用perm包

permTS（X，Y，alternative="greater"， method="exact.ce"） # 對(duì)X、Y兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)化檢驗(yàn)

其中，alternative="greater"表示備擇假設(shè)為處理X的效應(yīng)大于處理Y的效應(yīng)， method="exact.ce"表示使用精確隨機(jī)化分布進(jìn)行計(jì)算。另外，permTS命令中的TS表示two samples。結(jié)果給出的p值為0.04225。

除此之外，還可以另一種思路進(jìn)行隨機(jī)化檢驗(yàn)，即計(jì)算每種排列情形下的傳統(tǒng)雙樣本t檢驗(yàn)觀測值，從而求出此t值的隨機(jī)化分布。再基于分布計(jì)算此次實(shí)驗(yàn)中的t觀測值在多大程度上偏離原假設(shè)（t=0），從而得到相應(yīng)p值。圖1（b）是覆蓋了t分布曲線的隨機(jī)化分布，p（r）表示隨機(jī)化（randomization）情形下的p值，p（t）表示傳統(tǒng)抽樣分布t檢驗(yàn)下的p值。此次實(shí)驗(yàn)得出的結(jié)果為t=1.95，在此隨機(jī)化分布中p（t≥1.95）=0.042。顯然，以X-Y作為統(tǒng)計(jì)量計(jì)算出的p值和以t值作為統(tǒng)計(jì)量得出的p值相同，這是因?yàn)楦鶕?jù)每種分配方式的結(jié)果計(jì)算出的t值和X-Y是一一對(duì)應(yīng)的。

對(duì)于上述實(shí)驗(yàn)處理數(shù)和樣本量比較少的情況，可以計(jì)算所選統(tǒng)計(jì)量的精確隨機(jī)化分布，這里所謂“精確”（exact），其實(shí)只是“完整”的意思，即窮盡了所有可能的隨機(jī)分配情況。但在實(shí)際研究中經(jīng)常會(huì)遇到實(shí)驗(yàn)處理和樣本量比較多的情況，即使有計(jì)算機(jī)的幫助，計(jì)算所有的分配方式也往往不現(xiàn)實(shí)，但可以在R中運(yùn)用sample函數(shù)進(jìn)行一定次數(shù)的模擬，即在所有可能的分配方式中進(jìn)行重復(fù)抽樣，得出近似隨機(jī)化分布。用R對(duì)此例進(jìn)行10000次抽樣得出的近似隨機(jī)化分布，p值為0.039，與精確隨機(jī)化分布稍有差異，這是因?yàn)殡S機(jī)取樣所產(chǎn)生的抽樣誤差所致。

現(xiàn)考慮上文中的隨機(jī)數(shù)為配對(duì)樣本的情形。傳統(tǒng)t檢驗(yàn)?zāi)Ｊ较?，可算得p值為0.08248，在0.05的顯著性水平下沒有充分理由認(rèn)為 X的實(shí)驗(yàn)處理效應(yīng)顯著高于 Y 的實(shí)驗(yàn)處理效應(yīng)。R語言命令如下：

t.test（X， Y， paired=TRUE， alternative="greater"）

如果采用隨機(jī)化檢驗(yàn)，此例中由于隨機(jī)化發(fā)生在每個(gè)被試內(nèi)部，每個(gè)被試共有2種處理分配順序，故共有27=124種分配方式。通過計(jì)算每種分配方式下的配對(duì)均值差，即可得到其精確隨機(jī)化分布。再計(jì)算此分布中大于等于此次實(shí)驗(yàn)結(jié)果中的配對(duì)差值所占的比例，即可得到相應(yīng)p值。這里使用exactRankTests包中的函數(shù)來做示范。

library（exactRankTests）

perm.test（X， Y， alternative="greater"， paired=TRUE）

結(jié)果給出的p值為0.09375，與配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的結(jié)果也很接近。

3.2?多處理組情形：與傳統(tǒng)方差分析的比較

如果把上例中實(shí)驗(yàn)處理數(shù)擴(kuò)大為四組，其結(jié)果如表3。其中A、B、C和D的數(shù)據(jù)分別取自正態(tài)分布總體N1（20， 52），N2（17， 52），N3（15， 52），N4（13， 52）。其命令如下：

檢驗(yàn)多個(gè)實(shí)驗(yàn)組的均值是否具有顯著差異的常用方法是方差分析。此例中所有樣本數(shù)據(jù)來自同方差的正態(tài)總體，故適宜使用傳統(tǒng)方差分析進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，結(jié)果為F=3.74，p=0.0246，在0.05顯著性水平下可認(rèn)為各實(shí)驗(yàn)處理的效應(yīng)并不完全相同。對(duì)應(yīng)的R語言命令如下（這里先對(duì)數(shù)據(jù)格式進(jìn)行變動(dòng)，以變成軟件處理所需要的長格式數(shù)據(jù)）：

dataABCD<-data.frame（A， B， C， D）

library（tidyr） # 調(diào)用tidyr包，以進(jìn)行數(shù)據(jù)操縱

ABCD<-gather（dataABCD， group， value， factor_key=TRUE） # 將數(shù)據(jù)變成長格式數(shù)據(jù)，各分組信息存為一列，命令為group，各取值信息存為另一列，命令為value，factor_key=TRUE 用于確保group為因子變量、即類型變量

fit1<-aov（value～group， data=ABCD） # 進(jìn)行方差分析

summary（fit1） # 給出方差分析結(jié)果

基于隨機(jī)化分布的統(tǒng)計(jì)推斷模式如下。此例中隨機(jī)分配28名被試到4種處理中的方式共有

287×217×147×77=4.73×1014

種。此時(shí)要窮盡所有的分配方式得出精確的隨機(jī)化分布是不現(xiàn)實(shí)的，但可以通過對(duì)所有分配方式的隨機(jī)抽樣得到近似的隨機(jī)化分布。先選取F值作為統(tǒng)計(jì)量，分別計(jì)算每種分配方式下的F統(tǒng)計(jì)量即得其近似隨機(jī)化分布，再根據(jù)此分布、此次觀察結(jié)果得到的F值，即可算出相應(yīng)p值。F值得隨機(jī)化分布如圖2，由此得到的p值為0.0226，這與傳統(tǒng)F檢驗(yàn)的結(jié)果非常接近。

c=10000 # 設(shè)定模擬次數(shù)

F.stat<-numeric（c） # 構(gòu)建F統(tǒng)計(jì)量變量

F.stat[1]<-summary（aov（value～group， data=ABCD））[[1]][4][[1]][1] # 設(shè)此次觀察為第一個(gè)值

set.seed（1234） # 設(shè)定循環(huán)種子數(shù)

for（i in 2：c）{

F.stat[i]<-summary（aov（sample（value）～group， data=ABCD）） [[1]] [4][[1]][1]

} # 隨機(jī)抽取其他分配方法的F值

p=mean（F.stat>=F.stat[1]） # 計(jì)算p值

對(duì)上述過程進(jìn)行編程計(jì)算稍顯麻煩，使用用coin包中的函數(shù)可簡介上述過程：

library（coin）

oneway_test（value～group， data=ABCD， distribution=approximate（B=10000））

其中B=10000即表示進(jìn)行10000次模擬。計(jì)算結(jié)果可得p值為0.02433。這與傳統(tǒng)F檢驗(yàn)的p值非常接近。實(shí)際上，當(dāng)方差分析的假定未被明顯違背時(shí)，隨機(jī)化檢驗(yàn)的優(yōu)勢(shì)并不明顯。但當(dāng)數(shù)據(jù)明顯呈現(xiàn)偏態(tài)、尤其是各組方差相差較大時(shí)，使用傳統(tǒng)檢驗(yàn)方法會(huì)存在統(tǒng)計(jì)上二類錯(cuò)誤的增大問題，此時(shí)使用隨機(jī)化檢驗(yàn)來做判定則可使統(tǒng)計(jì)決策更為穩(wěn)健。值得注意的是oneway_test函數(shù)使用的隨機(jī)化檢驗(yàn)方法為Pitman-Fisher法，其檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的選取與前面的模擬有所不同，具體可參見Boik（1987）。

下面考慮隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的情形。將表2問題的表述稍作變動(dòng)，假設(shè)表中的數(shù)據(jù)是7個(gè)區(qū)組接受4種實(shí)驗(yàn)處理的情況，每個(gè)區(qū)組有4名被試，每名被試隨機(jī)接受一種實(shí)驗(yàn)處理。此時(shí)就變成了一個(gè)隨機(jī)區(qū)組問題，從數(shù)據(jù)處理方法上講則是雙因素方差分析的過程。傳統(tǒng)方差分析結(jié)果為F=3.46，p=0.0382。R中的命令如下：

library（dplyr）

block<-as.factor（c（1：7）） # 生成區(qū)組標(biāo)簽

blockABCD<-data.frame（A， B， C， D， block）

newABCD<-gather（blockABCD， group， value，-block， factor_key=TRUE）

fit2<-aov（value～block+group， data=newABCD）

summary（fit2）

隨機(jī)化檢驗(yàn)的模式如下。在4種處理沒有差異的原假設(shè)下，由于對(duì)隨機(jī)化在區(qū)組內(nèi)進(jìn)行，此時(shí)隨機(jī)化分配方式共有（4×3×2×1）7=4586471424種。雖然用軟件可以一一計(jì)算各分配下的F值，但耗時(shí)較長，故仍可考慮使用隨機(jī)抽樣的方式進(jìn)行模擬。這里只用coin包中的oneway_test函數(shù)進(jìn)行示范。

library（coin）

oneway_test（value～group | block， data=newABCD， distribution=approximate（B=100000）） # | block表示指定區(qū)組名稱

結(jié)果得到的p值為0.03259，與傳統(tǒng)檢驗(yàn)的結(jié)果也很接近。

4?隨機(jī)化分布和抽樣分布的比較：樣本量與離群值的影響

對(duì)于正態(tài)性擬合良好的數(shù)據(jù)，抽樣分布是隨機(jī)化分布的良好近似。在圖1（a）和圖2中，將t分布和F分布曲線覆蓋在相應(yīng)隨機(jī)化分布上，兩者均擬合良好。這是因?yàn)橛肦模擬的數(shù)據(jù)均是來自正態(tài)分布總體，數(shù)據(jù)的正態(tài)性可以得到保證。下面以兩個(gè)處理組的情況為例，考慮兩個(gè)影響數(shù)據(jù)正態(tài)性的因素——樣本量和離群值（outliers）。

此處考慮服從偏態(tài)分布和正態(tài)分布的兩種數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)正態(tài)分布是一種右偏態(tài)分布，對(duì)服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布的數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)可以得到正態(tài)分布數(shù)據(jù)。圖3（a），（c），（e）的樣本是從對(duì)數(shù)正態(tài)分布中抽樣得到的右偏態(tài)數(shù)據(jù)，樣本量分別為5，10和20。圖3（b），（d），（f）的樣本是對(duì)相應(yīng)樣本量的右偏態(tài)數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)得到的正態(tài)數(shù)據(jù)。

取樣本量為5的偏態(tài)樣本程序如下：

set.seed（123）

x<-rlnorm（5， 1）

set.seed（321）

y<-rlnorm（5， 0.5）

其他樣本量的情形可依此得出。圖3中可以直觀地看到不同分布形態(tài)和不同樣本量的數(shù)據(jù)對(duì)隨機(jī)化分布和t分布擬合狀況的影響?？梢园l(fā)現(xiàn)：（1）偏態(tài)數(shù)據(jù)和正態(tài)數(shù)據(jù)相比而言，正態(tài)數(shù)據(jù)的隨機(jī)化分布和t分布擬合得較好，這一點(diǎn)在樣本量較小的情況下體現(xiàn)得尤其明顯;（2）當(dāng)樣本量較小的時(shí)候，即便對(duì)于正態(tài)性數(shù)據(jù)而言，抽樣分布與隨機(jī)化分布的擬合狀況也是比較差的;（3）而樣本量較大時(shí)，即使數(shù)據(jù)呈現(xiàn)偏態(tài)，抽樣分布與隨機(jī)化分布也擬合得較好，這正是傳統(tǒng)t檢驗(yàn)在雙處理組數(shù)據(jù)中得到普遍應(yīng)用的原因之一。

另外，比較由隨機(jī)化分布和t分布得出的p值可以作為衡量擬合狀況的一個(gè)指標(biāo)。圖4是對(duì)于偏態(tài)數(shù)據(jù)而言，樣本量從5～50變化時(shí)，由隨機(jī)化分布和t分布得出的p值變化。圖4（a）隨機(jī)化分布p值和t分布p值隨樣本量的變化情況，（b）是兩個(gè)p值差隨樣本量的變化情況。

從圖4可以看出，總體而言隨機(jī)化分布和t分布得出的p值是比較一致的。對(duì)于偏態(tài)數(shù)據(jù)而言，樣本量的增加可以有效地使p值減小，尤其是在樣本量增加到30之后。這一方面增大了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力，另一方面也使隨機(jī)化分布和t分布得出的p值差異逐漸減小。

下面考慮離群值的影響。以表2中的數(shù)據(jù)為例，圖5中（a），（b），（c），（d）是假設(shè)表2中X組最大值分別為28，38，48，58時(shí)的隨機(jī)化分布?？梢园l(fā)現(xiàn)，離群值距離均值越遠(yuǎn)，隨機(jī)化分布和t分布的擬合狀況越差，根據(jù)兩者得出的p值相差越大。Ernst（2009）通過設(shè)置樣本最小值的方法探討了離群值對(duì)隨機(jī)化分布和t分布擬合狀況的影響，與此結(jié)論一致。由于t檢驗(yàn)假定其數(shù)據(jù)是取自正態(tài)分布總體的隨機(jī)樣本，因此當(dāng)不能保證樣本的隨機(jī)性和正態(tài)性時(shí)，t檢驗(yàn)的結(jié)果理論上不能保證其準(zhǔn)確性。而基于隨機(jī)化分布的檢驗(yàn)不需要正態(tài)性假定，也無需隨機(jī)樣本。若其分布呈現(xiàn)偏態(tài)、樣本量較少或存在離群值時(shí)，基于隨機(jī)化分布的檢驗(yàn)結(jié)果更令人信服。不過，當(dāng)樣本量較大時(shí)，t檢驗(yàn)的結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)的正態(tài)性要求不高，與隨機(jī)化分布的結(jié)果差異不大。

5?總結(jié)與建議

隨機(jī)化檢驗(yàn)依賴于實(shí)驗(yàn)處理的隨機(jī)化分配和處理效應(yīng)的可加性假定，不適合觀測數(shù)據(jù)，但較適合具有兩個(gè)或多個(gè)處理組的隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)結(jié)果的顯著性檢驗(yàn)。在推理框架上，隨機(jī)化檢驗(yàn)并不需要假想總體的存在，這更有利于初學(xué)者理解隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)的實(shí)際情境，更適宜作為隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)推論框架。同時(shí)，隨機(jī)化檢驗(yàn)并不需要假定總體的分布形態(tài)，因此比基于抽樣分布的假設(shè)更具靈活性，可以適用于傳統(tǒng)顯著性檢驗(yàn)不能勝任的情形。雖然目前隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)的顯著性檢驗(yàn)常常通過抽樣分布理論給出，這是因?yàn)楹芏嗲闆r下抽樣分布理論對(duì)數(shù)據(jù)正態(tài)性的要求并不十分嚴(yán)格。隨著實(shí)驗(yàn)處理數(shù)和被試數(shù)的增多，基于抽樣分布的顯著性檢驗(yàn)與基于隨機(jī)化分布的顯著性檢驗(yàn)越來越接近。在許多情況下，兩者在實(shí)驗(yàn)處理數(shù)和被試數(shù)較少時(shí)仍有良好的近似性。因此，運(yùn)用抽樣分布對(duì)隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行推論多數(shù)情況下是比較可靠的。

但在以下幾種情況中，建議基于隨機(jī)化分布進(jìn)行推論而非抽樣分布，或者至少將隨機(jī)化分布的結(jié)果作為必要參考。（1）樣本數(shù)據(jù)量過少。樣本數(shù)據(jù)量過少帶來的問題是無法保證數(shù)據(jù)的正態(tài)性，即使是從正態(tài)總體中抽取的小樣本，抽樣分布和隨機(jī)化分布的擬合狀況也很差。（2）樣本中存在較嚴(yán)重的離群值。此時(shí)或者找出產(chǎn)生離群值的原因，將離群值進(jìn)行剔除使數(shù)據(jù)符合抽樣分布條件，或者沒有合理的理由剔除離群值，此時(shí)需考慮隨機(jī)化分布方法。（3）需選取的統(tǒng)計(jì)量難以從公式推導(dǎo)得出。隨機(jī)化分布的統(tǒng)計(jì)量選取更加自由，許多統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布難以計(jì)算，但是研究者可以根據(jù)需要選擇合適的統(tǒng)計(jì)量計(jì)算其隨機(jī)化分布。例如離群值對(duì)于抽樣分布的統(tǒng)計(jì)量往往影響較大，但對(duì)中位數(shù)、四分位數(shù)之類的統(tǒng)計(jì)量影響就較小，它們的理論分布通常難以求得。除此之外，對(duì)于計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)和等級(jí)數(shù)據(jù)而言，常常利用一些近似估計(jì)和檢驗(yàn)，可能會(huì)造成近似誤差，此時(shí)隨機(jī)化分布的應(yīng)用更應(yīng)當(dāng)?shù)玫街匾暎‥udey， Kerr， & Trumbo， 2010）。

最后需要說明的是，對(duì)于心理統(tǒng)計(jì)的教育與應(yīng)用而言，隨機(jī)化檢驗(yàn)的思想并不復(fù)雜，但計(jì)算比較繁瑣，教學(xué)過程中可以借助R之類的軟件進(jìn)行輔助教學(xué)或計(jì)算。這需要對(duì)軟件的應(yīng)用有一定了解。鑒于目前R、Python等開源統(tǒng)計(jì)軟件尚未成為國內(nèi)心理統(tǒng)計(jì)主流軟件，加強(qiáng)對(duì)此類軟件的宣傳和應(yīng)用仍是必要的。實(shí)際上，這些軟件已經(jīng)具備不亞于SPSS或SAS的統(tǒng)計(jì)分析功能，在某些方面甚至更勝一籌。促進(jìn)軟件應(yīng)用的開源化、免費(fèi)化，對(duì)于國內(nèi)的心理學(xué)教學(xué)和研究單位節(jié)省統(tǒng)計(jì)軟件方面的支出或避免軟件使用上的版權(quán)問題，也是具有積極意義的。其中，除了文中提到的perm、exactRankTests、coin等R包外，還有ez、AUtests、flip、jmuOutlier、jmuOutlier、treeperm等軟件包提供了豐富的隨機(jī)化檢驗(yàn)函數(shù)與算法，可供研究者進(jìn)一步探索利用。當(dāng)然，相較于發(fā)展更為成熟的總體模型推論，一些復(fù)雜實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的隨機(jī)化檢驗(yàn)?zāi)Ｊ饺赃€有待開發(fā)，基于這一模式的統(tǒng)計(jì)功效與效應(yīng)值探討也還有待深入。

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